Multipolar effective-one-body waveforms for precessing binary black holes: Construction and validation
Notice bibliographique
Résumé
As gravitational-wave detectors become more sensitive and broaden their frequency bandwidth, we will access a greater variety of signals emitted by compact binary systems, shedding light on their astrophysical origin and environment. A key physical effect that can distinguish among different formation scenarios is the misalignment of the spins with the orbital angular momentum, causing the spins and the binary's orbital plane to precess. To accurately model such precessing signals, especially when masses and spins vary in the wide astrophysical range, it is crucial to include multipoles beyond the dominant quadrupole. Here, we develop the first multipolar precessing waveform model in the effective-one-body (EOB) formalism for the entire coalescence stage (i.e., inspiral, merger and ringdown) of binary black holes: SEOBNRv4PHM. In the nonprecessing limit, the model reduces to SEOBNRv4HM, which was calibrated to numerical-relativity (NR) simulations, and waveforms from black-hole perturbation theory. We validate SEOBNRv4PHM by comparing it to the public catalog of 1405 precessing NR waveforms of the Simulating eXtreme Spacetimes (SXS) collaboration, and also to 118 SXS precessing NR waveforms, produced as part of this project, which span mass ratios 1-4 and (dimensionless) black-hole's spins up to 0.9. We stress that SEOBNRv4PHM is not calibrated to NR simulations in the precessing sector. We compute the unfaithfulness against the 1523 SXS precessing NR waveforms, and find that, for 94% (57%) of the cases, the maximum value, in the total mass range $20\ensuremath{-}200\text{ }\text{ }{M}_{\ensuremath{\bigodot}}$, is below 3% (1%). Those numbers change to 83% (20%) when using the inspiral-merger-ringdown, multipolar, precessing phenomenological model IMRPhenomPv3HM. We investigate the impact of such unfaithfulness values with two Bayesian, parameter-estimation studies on synthetic signals. We also compute the unfaithfulness between those waveform models as a function of the mass and spin parameters to identify in which part of the parameter space they differ the most. We validate them also against the multipolar, precessing NR surrogate model NRSur7dq4, and find that the SEOBNRv4PHM model outperforms IMRPhenomPv3HM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».