Repeating behaviour of FRB 121102: periodicity, waiting times, and energy distribution
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Detections from the repeating fast radio burst FRB 121102 are clustered in time, noticeable even in the earliest repeat bursts. Recently, it was argued that the source activity is periodic, suggesting that the clustering reflected a not-yet-identified periodicity. We performed an extensive multiwavelength campaign with the Effelsberg telescope, the Green Bank telescope, and the Arecibo Observatory to shadow the Gran Telescope Canaria (optical), NuSTAR (X-ray) and INTEGRAL (γ-ray). We detected 36 bursts with Effelsberg, one with a pulse width of 39 ms, the widest burst ever detected from FRB 121102. With one burst detected during simultaneous NuSTAR observations, we place a 5σ upper limit of 5 × 1047 erg on the 3–79 keV energy of an X-ray burst counterpart. We tested the periodicity hypothesis using 165 h of Effelsberg observations and find a periodicity of 161 ± 5 d. We predict the source to be active from 2020 July 9 to October 14 and subsequently from 2020 December 17 to 2021 March 24. We compare the wait times between consecutive bursts within a single observation to Weibull and Poisson distributions. We conclude that the strong clustering was indeed a consequence of a periodic activity and show that if the few events with millisecond separation are excluded, the arrival times are Poisson distributed. We model the bursts’ cumulative energy distribution with energies from ∼1038–1039 erg and find that it is well described by a power law with slope of γ = −1.1 ± 0.2. We propose that a single power law might be a poor descriptor of the data over many orders of magnitude.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».