Probing primordial stochastic gravitational wave background with multi-band astrophysical foreground cleaning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The primordial stochastic gravitational wave background (SGWB) carries first-hand messages of early-universe physics, possibly including effects from inflation, preheating, cosmic strings, electroweak symmetry breaking, and etc. However, the astrophysical foreground from compact binaries may mask the SGWB, introducing difficulties in detecting the signal and measuring it accurately. In this paper, we propose a foreground cleaning method taking advantage of gravitational wave observations in other frequency bands. We apply this method to probing the SGWB with space-borne gravitational wave detectors, such as the laser interferometer space antenna (LISA). We find that the spectral density of the LISA-band astrophysical foreground from compact binaries (black holes and neutron stars) can be predicted with percent-level accuracy assuming 10-years’ observations of third-generation GW detectors, e.g., cosmic explorer. While this multi-band method does not apply to binary white dwarfs (BWDs) which usually merger before entering the frequency band of ground-based detectors, we limit our foreground cleaning to frequency higher than ∼5 mHz, where all galactic BWDs can be individually resolved by LISA and the shape of the spectral density of the foreground from extragalactic BWDs can be reconstructed and/or modeled with certain uncertainties. After the foreground cleaning, LISA’s sensitivity to the primordial SGWB will be substantially improved for either two LISA constellations where SGWB can be measured by cross correlating their outputs or only one constellation with three spacecrafts where SGWB can be measured by contrasting the responses of a signal channel and a null channel.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».