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Enregistrement W2982489998 · doi:10.1103/physrevd.102.024023

Detectability of the subdominant mode in a binary black hole ringdown

2020· article· en· W2982489998 sur OpenAlexfundno aff
S. Bhagwat, M. Cabero, C. D. Capano, B. Krishnan, D. Brown

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D/Physical review. D. · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilEuropean Cooperation in Science and TechnologyCanadian Institute for Advanced ResearchSimons FoundationSyracuse UniversityNational Science Foundation
Mots-clésSubdominantBinary numberPhysicsMode (computer interface)AstrophysicsComputer scienceChemistryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ringdown is the late part of the postmerger signature emitted during the coalescence of two black holes and comprises a superposition of quasinormal modes. Within the general theory of relativity, the no-hair theorem for black holes states that the frequencies and the damping times of these modes are entirely determined by the mass and the angular momentum of the final Kerr black hole. Detection of multiple ringdown modes in the gravitational wave signal emitted during a binary black hole coalescence would allow us to validate the no-hair theorem with observations. The signal-to-noise ratio of the black hole ringdown and the amplitude of the subdominant modes to the dominant mode determine the detectability of the subdominant mode. We use Bayesian inference to investigate the interplay between these two factors towards their detectability. We systematically vary the two factors in a set of simulated analytical ringdown signals to infer the minimum signal-to-noise ratio needed in a ringdown signal for performing black hole spectroscopy. Our estimates on the minimum signal strength required to perform black hole spectroscopy as a function of amplitude ratio allows us to gain insight into the kind of signals that will be promising for black hole spectroscopy.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,431 · 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

Citations37
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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