Improved early warning of compact binary mergers using higher modes of gravitational radiation: a population study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT A gravitational wave early warning of a compact binary coalescence event, with a sufficiently tight localization skymap, would allow telescopes to point in the direction of the potential electromagnetic counterpart before its onset. Use of higher modes of gravitational radiation, in addition to the dominant mode typically used in templated real-time searches, was recently shown to produce significant improvements in early-warning times and skyarea localizations for a range of asymmetric mass binaries. We perform a large-scale study to assess the benefits of this method for a population of compact binary merger observations. In particular, we inject 100 000 such signals in Gaussian noise, with component masses $m_1 \in \left[1, 60 \right] \, \mathrm{M}_{\odot }$ and $m_2 \in \left[1, 3 \right] \, \mathrm{M}_{\odot }$. We consider three scenarios involving ground-based detectors: the fifth (O5) observing run of the Advanced LIGO-Virgo-KAGRA network, its projected Voyager upgrade, as well as a proposed third-generation (3G) network. We find that for fixed early-warning times of 20–60 s, the inclusion of the higher modes can provide localization improvements of a factor of ≳2 for up to ${\sim}60{{\ \rm per\ cent}}$ ($70 {{\ \rm per\ cent}}$) of the neutron star–black hole (NSBH) systems in the O5 (Voyager) scenario. Considering only those NSBH systems that can produce potential electromagnetic counterparts, such improvements in the localization can be expected for ${\sim}5\!-\!35{{\ \rm per\ cent}}$ $(20\!-\!50{{\ \rm per\ cent}})$ binaries in O5 (Voyager). For the 3G scenario, a significant fraction of the events have time gains of a minute to several minutes, assuming fiducial target localization areas of 100–1000 deg2.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».