Outliers in the LIGO black hole mass function from coagulation in dense clusters
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The advanced LIGO O3a run catalogue has been recently published, and it includes several events with unexpected mass properties, including mergers with individual masses in the lower and upper mass gaps, as well as mergers with unusually small mass ratios between the binary components. Here, we entertain the possibility that these outliers are the outcome of hierarchical mergers of black holes or neutron stars in the dense environments of globular clusters. We use the coagulation equation to study the evolution of the black hole mass function within a typical cluster. Our prescription allows us to monitor how various global quantities change with time, such as the total mass and number of compact objects in the cluster, its overall merger rate, and the probability to form intermediate-mass black holes via a runaway process. By accounting for the LIGO observational bias, we predict the merger event distributions with respect to various variables such as the individual masses M1 and M2, their ratio q, and redshift z, and we compare our predictions with the published O3a data. We study how these distributions depend on the merger-rate and ejections parameters and produce forecasts for the (tight) constraints that can be placed on our model parameters using the future data set of the O5 run. Finally, we also consider the presence of a static channel with no coagulation producing merger events alongside the dynamic channel, finding that the two can be distinguished based solely on the merger mass distribution with future O5 data.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».