The NANOGrav 12.5 yr Data Set: Wideband Timing of 47 Millisecond Pulsars
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present a new analysis of the profile data from the 47 millisecond pulsars comprising the 12.5 yr data set of the North American Nanohertz Observatory for Gravitational Waves, which is presented in a parallel paper (Alam et al., hereafter NG12.5). Our reprocessing is performed using “wideband” timing methods, which use frequency-dependent template profiles, simultaneous time-of-arrival (TOA) and dispersion measure (DM) measurements from broadband observations, and novel analysis techniques. In particular, the wideband DM measurements are used to constrain the DM portion of the timing model. We compare the ensemble timing results to those in NG12.5 by examining the timing residuals, timing models, and noise-model components. There is a remarkable level of agreement across all metrics considered. Our best-timed pulsars produce encouragingly similar results to those from NG12.5. In certain cases, such as high-DM pulsars with profile broadening or sources that are weak and scintillating, wideband timing techniques prove to be beneficial, leading to more precise timing model parameters by 10%–15%. The high-precision, multiband measurements of several pulsars indicate frequency-dependent DMs. Compared to the narrowband analysis in NG12.5, the TOA volume is reduced by a factor of 33, which may ultimately facilitate computational speed-ups for complex pulsar timing array analyses. This first wideband pulsar timing data set is a stepping stone, and its consistent results with NG12.5 assure us that such data sets are appropriate for gravitational wave analyses.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».