Physical approach to the marginalization of LIGO calibration uncertainties
Notice bibliographique
Résumé
The data from ground-based gravitational-wave detectors such as Advanced LIGO and Virgo must be calibrated to convert the digital output of photodetectors into a relative displacement of the test masses in the detectors, producing the quantity of interest for inference of astrophysical gravitational-wave sources. Both statistical uncertainties and systematic errors are associated with the calibration process, which would in turn affect the analysis of detected sources, if not accounted for. Currently, source characterization algorithms either entirely neglect the possibility of calibration uncertainties or account for them in a way that does not use knowledge of the calibration process itself. We present physiCal, a new approach to account for calibration errors during the source characterization step, which directly uses all the information available about the instrument calibration process. Rather than modeling the overall detector's response function, we consider the individual components that contribute to the response. We implement this method and apply it to the compact binaries detected by LIGO and Virgo during the second observation run, as well as to simulated binary neutron stars for which the sky position and distance are known exactly. We find that the physiCal model performs as well as the method currently used within the LIGO-Virgo Collaboration, but additionally it enables improving the measurement of specific components of the instrument control through astrophysical calibration.
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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 | 0,014 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».